ニューラルネットワーク（Neural Network）は、脳の神経細胞（ニューロン）の働きを模倣した計算モデルで、機械学習や人工知能（AI）の分野で広く使用されています。ニューラルネットワークは、データからパターンや関係性を学習し、予測や分類などのタスクを実行することができます。
ニューラルネットワークの基本構造
ニューラルネットワークは、以下の3つの主要な層で構成されています。
- 入力層（Input Layer）: データがネットワークに入力される層です。各ノード（ニューロン）は、入力データの一部を受け取ります。
- 隠れ層（Hidden Layer）: 入力層と出力層の間に位置する層で、データの特徴を抽出し、変換します。隠れ層の数やノードの数は、ネットワークの複雑さに応じて異なります。
- 出力層（Output Layer）: 最終的な予測や分類結果を出力する層です。
ニューラルネットワークの動作原理
- 重みとバイアス: 各接続には重み（weight）が割り当てられ、各ノードにはバイアス（bias）が設定されます。重みとバイアスは、ネットワークが学習する際に調整されます。
- 活性化関数（Activation Function）: 各ノードの出力を非線形に変換する関数です。代表的な活性化関数には、シグモイド関数、ReLU（Rectified Linear Unit）、tanh関数などがあります。
- 前向き伝播（Forward Propagation）: 入力データがネットワークを通過し、各層で計算が行われ、最終的な出力が得られます。
- 誤差逆伝播（Backpropagation）: 出力と正解データの誤差を計算し、その誤差を逆方向に伝播させて重みとバイアスを更新します。これにより、ネットワークが学習し、精度が向上します。
ニューラルネットワークの種類
- フィードフォワードニューラルネットワーク（Feedforward Neural Network, FNN）: データが一方向に流れるシンプルな構造のネットワークです。
- 畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）: 画像認識や処理に特化したネットワークで、畳み込み層とプーリング層を持ちます。
- リカレントニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network, RNN）: 時系列データやシーケンスデータの処理に適したネットワークで、過去の情報を保持するためのフィードバックループを持ちます。
ニューラルネットワークの応用例
- 画像認識: CNNを用いて、画像の分類や物体検出を行います。
- 自然言語処理（NLP）: RNNやトランスフォーマーモデルを用いて、テキストの生成や翻訳、感情分析を行います。
- 音声認識: 音声データをテキストに変換する技術で、スマートスピーカーや音声アシスタントに利用されています。
ニューラルネットワークは、データから複雑なパターンを学習し、高度な予測や分類を行うための強力なツールです。これにより、さまざまな分野での応用が進んでいます。
